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实时计算 Flink版操作报错合集之本地启动时，如何处理报错:The file STDOUT does not exist on the TaskExecutor

2024-08-18 44
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本文涉及的产品
实时计算 Flink 版，5000CU*H 3个月
推荐场景：
实时发现最热Github项目
简介： 在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

问题一：flink本地启动webUI，TaskManager的Logs日志可以正常查看怎么办？

有大佬遇到过，flink本地启动webUI，TaskManager的Logs日志可以正常查看，但是点击Stdout查看结果输出就报错？ ERROR (org.apache.flink.runtime.rest.handler.taskmanager.TaskManagerStdoutFileHandler:lambda$respondToRequest$1) - Failed to transfer file from TaskExecutor b5476663-a612-4946-a5ad-4a4b5e188981.

java.util.concurrent.CompletionException: org.apache.flink.util.FlinkException: The file STDOUT does not exist on the TaskExecutor.

at java.util.concurrent.CompletableFuture.encodeThrowable(CompletableFuture.java:292)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeThrowable(CompletableFuture.java:308)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniAccept(CompletableFuture.java:647)

at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniAccept.tryFire(CompletableFuture.java:632)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeExceptionally(CompletableFuture.java:1977)

at org.apache.flink.runtime.rpc.akka.AkkaInvocationHandler.lambda$invokeRpc$1(AkkaInvocationHandler.java:260)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniWhenComplete(CompletableFuture.java:760)

at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniWhenComplete.tryFire(CompletableFuture.java:736)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeExceptionally(CompletableFuture.java:1977)

at org.apache.flink.util.concurrent.FutureUtils.doForward(FutureUtils.java:1275)

at org.apache.flink.runtime.concurrent.akka.ClassLoadingUtils.lambda$null$1(ClassLoadingUtils.java:93)

at org.apache.flink.runtime.concurrent.akka.ClassLoadingUtils.runWithContextClassLoader(ClassLoadingUtils.java:68)

at org.apache.flink.runtime.concurrent.akka.ClassLoadingUtils.lambda$guardCompletionWithContextClassLoader$2(ClassLoadingUtils.java:92)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.uniWhenComplete(CompletableFuture.java:760)

at java.util.concurrent.CompletableFuture$UniWhenComplete.tryFire(CompletableFuture.java:736)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.postComplete(CompletableFuture.java:474)

at java.util.concurrent.CompletableFuture.completeExceptionally(CompletableFuture.java:1977)

at org.apache.flink.runtime.concurrent.akka.AkkaFutureUtils$1.onComplete(AkkaFutureUtils.java:45)

at akka.dispatch.OnComplete.internal(Future.scala:299)

at akka.dispatch.OnComplete.internal(Future.scala:297)

at akka.dispatch.japi$CallbackBridge.apply(Future.scala:224)

at akka.dispatch.japi$CallbackBridge.apply(Future.scala:221)

at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:64)

at org.apache.flink.runtime.concurrent.akka.AkkaFutureUtils$DirectExecutionContext.execute(AkkaFutureUtils.java:65)

at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.executeWithValue(Promise.scala:72)

at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.$anonfun$tryComplete$1(Promise.scala:288)

at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.$anonfun$tryComplete$1$adapted(Promise.scala:288)

at scala.concurrent.impl.Promise$DefaultPromise.tryComplete(Promise.scala:288)

at akka.pattern.PromiseActorRef.$bang(AskSupport.scala:622)

at akka.pattern.PipeToSupport$PipeableFuture$$anonfun$pipeTo$1.applyOrElse(PipeToSupport.scala:25)

at akka.pattern.PipeToSupport$PipeableFuture$$anonfun$pipeTo$1.applyOrElse(PipeToSupport.scala:23)

at scala.concurrent.Future.$anonfun$andThen$1(Future.scala:536)

at scala.concurrent.impl.Promise.liftedTree1$1(Promise.scala:33)

at scala.concurrent.impl.Promise.$anonfun$transform$1(Promise.scala:33)

at scala.concurrent.impl.CallbackRunnable.run(Promise.scala:64)

at akka.dispatch.BatchingExecutor$AbstractBatch.processBatch(BatchingExecutor.scala:63)

at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch.$anonfun$run$1(BatchingExecutor.scala:100)

at scala.runtime.java8.JFunction0$mcV$sp.apply(JFunction0$mcV$sp.java:23)

at scala.concurrent.BlockContext$.withBlockContext(BlockContext.scala:85)

at akka.dispatch.BatchingExecutor$BlockableBatch.run(BatchingExecutor.scala:100)

at akka.dispatch.TaskInvocation.run(AbstractDispatcher.scala:49)

at akka.dispatch.ForkJoinExecutorConfigurator$AkkaForkJoinTask.exec(ForkJoinExecutorConfigurator.scala:48)

at java.util.concurrent.ForkJoinTask.doExec(ForkJoinTask.java:289)

at java.util.concurrent.ForkJoinPool$WorkQueue.runTask(ForkJoinPool.java:1056)

at java.util.concurrent.ForkJoinPool.runWorker(ForkJoinPool.java:1692)

at java.util.concurrent.ForkJoinWorkerThread.run(ForkJoinWorkerThread.java:157)

Caused by: org.apache.flink.util.FlinkException: The file STDOUT does not exist on the TaskExecutor.

at org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskExecutor.lambda$requestFileUploadByFilePath$25(TaskExecutor.java:2210)

at java.util.concurrent.CompletableFuture$AsyncSupply.run(CompletableFuture.java:1590)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)

at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)



参考答案：

引入日志配置（logback、log4j都可以），开启日志文件的appender和logger，然后将日志文件路径引入到初始化env的conf中就可以了。

1、引入日志配置，包括pom文件中的依赖和 src/main/resources 目录下的日志文职文件。下面以log4j2.xml为例展示日志配置：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration monitorInterval="5">
    <Properties>
        <property name="LOG_PATTERN" value="%date{HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n" />
        <property name="LOG_LEVEL" value="INFO" />
    </Properties>
    <appenders>
        <console name="console" target="SYSTEM_OUT">
            <PatternLayout pattern="${LOG_PATTERN}"/>
            <ThresholdFilter level="${LOG_LEVEL}" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
        </console>
        <File name="log" fileName="tmp/log/job.log" append="false">
            <PatternLayout pattern="%d{HH:mm:ss.SSS} %-5level %class{36} %L %M - %msg%xEx%n"/>
        </File>
    </appenders>
    <loggers>
        <root level="${LOG_LEVEL}">
            <appender-ref ref="console"/>
            <appender-ref ref="log"/>
        </root>
    </loggers>
</configuration>

2、在flink程序开始初始化env时增加log_path相关的配置项，如下所示：

Configuration conf = new Configuration();
conf.setString(RestOptions.BIND_PORT,"8081");
conf.setString(WebOptions.LOG_PATH,"tmp/log/job.log");
conf.setString(ConfigConstants.TASK_MANAGER_LOG_PATH_KEY,"tmp/log/job.log");
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);

然后重新启动程序就可以WebUI正常查看日志了，如图:

——参考链接。



关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/639660



问题二：flink本地可以执行，在服务器上不能执行

springboot项目里集成flink，idea本地启动项目，flink任务可以执行，打包放服务器上跑执行就报错了，flink1.19 cdc3.0.1

<groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-core</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.ververica/flink-cdc-runtime -->
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-cdc-runtime</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-clients -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.bahir/flink-connector-redis -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.bahir</groupId>
            <artifactId>flink-connector-redis_2.12</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-mongodb-cdc</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-sqlserver-cdc</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-postgres-cdc</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.ververica</groupId>
            <artifactId>flink-connector-db2-cdc</artifactId>
            <version>${flink.cdc.version}</version>
        </dependency>
[flink-pekko.actor.default-dispatcher-9] o.a.f.r.d.StandaloneDispatcher [Dispatcher.java : 1343] Job a9f375a2c1d30edda63a04b77c979cdc reached terminal state FAILED.
org.apache.flink.runtime.client.JobInitializationException: Could not start the JobMaster.
Caused by: java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig



参考答案：

遇到在本地IDEA中运行Flink任务正常，但在服务器上运行时报错的情况，通常与以下几个因素相关：

  1. 环境差异：确保服务器上的Java环境与本地一致，包括Java版本和环境变量设置。Flink对Java版本有特定要求，不同版本的Flink可能需要特定版本的Java运行时环境。
  2. 依赖冲突：从错误信息来看，ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig表明可能存在类路径问题或依赖冲突。检查服务器上的应用程序包是否完整，确保所有依赖都已正确打包进去，没有遗漏。同时，确认没有其他版本的Flink库或与其冲突的库存在于服务器的类路径中。有时候，服务器上可能有全局的Maven仓库或旧版库，这些可能会干扰你的应用。
  3. Flink配置：检查服务器上的Flink配置文件（如flink-conf.yaml），确保配置正确且与本地开发环境相匹配，特别是关于网络、内存、并行度等方面的设置。
  4. 打包方式：确认你的项目在打包时是否正确地包含了所有必要的依赖。使用Maven或Gradle打包时，确保使用了正确的命令，如Maven的mvn clean package -DskipTests，并且检查是否使用了正确的打包类型（如jar或war）。
  5. Classpath问题：如果项目中有自定义类或依赖，确保它们在服务器上运行时也能正确加载。可能需要检查启动脚本或命令，确认CLASSPATH环境变量是否正确设置了。
  6. 权限问题：虽然错误信息未直接指出，但有时服务器上的权限问题也会导致任务无法正常启动，确保Flink运行用户有足够的权限访问相关目录和资源。

解决思路：

  • 验证依赖：首先，通过查看项目的依赖树（使用Maven的mvn dependency:tree或Gradle的gradle dependencies命令）确认所有依赖正确无冲突。
  • 检查打包内容：解压服务器上的应用包，确认所有依赖库都已包含其中。
  • 日志分析：查看Flink在服务器上的详细日志，可能会有更多的错误信息提示问题所在。
  • 环境一致性：确保服务器上的Java版本、Flink配置等与本地开发环境保持一致。
  • 启动脚本：如果使用自定义脚本启动应用，检查脚本中是否正确指定了Java路径、Flink配置路径以及是否正确设置了CLASSPATH。

如果以上步骤都无法解决问题，考虑将服务器上的Flink运行环境完全复刻到本地进行调试，或者进一步提供详细的错误日志进行分析。



关于本问题的更多回答可点击进行查看：

https://developer.aliyun.com/ask/624247



问题三：Flink报错太长了，这个两个是最上面的和最下面的，各位碰到过这个问题么？

Flink报错太长了，这个两个是最上面的和最下面的，各位大佬碰到过这个问题么？

flink sql 1.16 , sql 比较长里面有一堆的case when 常量，这个问题可以通过参数解决嘛？



参考答案：

我直接封装的UDF



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https://developer.aliyun.com/ask/653349



问题四：Flink1.19编译报错是什么问题?

Flink1.19编译报错是什么问题?[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-shade-plugin:3.1.1:shade (shade-flink) on project flink-table-planner_2.12: Error creating shaded jar: Problem shading JAR D:\workspace\github\flink\flink-table\flink-table-planner\target\flink-table-planner_2.12-1.19-SNAPSHOT.jar entry org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class: org.apache.maven.plugin.MojoExecutionException: Error in ASM processing class org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class -> [Help 1]

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-shade-plugin:3.1.1:shade (shade-flink) on project flink-table-planner_2.12: Error creating shaded jar: Problem shading JAR D:\workspace\github\flink\flink-table\flink-table-planner\target\flink-table-planner_2.12-1.19-SNAPSHOT.jar entry org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class: org.apache.maven.plugin.MojoExecutionException: Error in ASM processing class org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class -> [Help 1]

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-shade-plugin:3.1.1:shade (shade-flink) on project flink-table-planner_2.12: Error creating shaded jar: Problem shading JAR D:\workspace\github\flink\flink-table\flink-table-planner\target\flink-table-planner_2.12-1.19-SNAPSHOT.jar entry org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class: org.apache.maven.plugin.MojoExecutionException: Error in ASM processing class org/apache/calcite/sql/validate/SqlValidatorImpl$NavigationExpander.class -> [Help 1]



参考答案：

把jdk1.8升级到最近版本



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https://developer.aliyun.com/ask/623578



问题五：Flink1.15.4 flinksql CDC设置TTL问题？

Flink1.15.4 中利用flinksql CDC同步mysql数据到kafka中，一旦sql中使用SET 'table.exec.state.ttl' = '48h' 后，手动停止任务，再通过checkpoint/savepoint恢复，还是从头在同步数据到upsert-kafka中，请问是什么原因？难道设置TTL后，就恢复job后就无法增量同步数据吗？状态后端为rocksdb，flinksql中参数如下：

SET 'execution.checkpointing.interval' = '10s';

-- SET 'table.exec.state.ttl' = '48h';

SET 'table.exec.mini-batch.enabled' = 'true';

SET 'table.exec.mini-batch.allow-latency' = '10s';

SET 'table.exec.mini-batch.size' = '500';

SET 'table.optimizer.agg-phase-strategy' = 'TWO_PHASE';

SET 'execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints'='1';

SET 'execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention' = 'RETAIN_ON_CANCELLATION';



参考答案：

在Flink SQL中使用table.exec.state.ttl配置项来设置状态的生命周期，这个设置会影响作业中维护的各种状态的存活时间，包括但不限于source reader的状态。当一个状态超过了其TTL（Time To Live）之后，Flink将会清除这些状态。这意味着如果一个作业因为某些原因（例如手动停止）重启后，如果之前的状态已经因为超时被清理，那么作业可能无法从上次离开的地方继续执行，因为它依赖的一些状态信息可能已经丢失。

具体到您的场景，设置了table.exec.state.ttl为48小时，并且在停止任务后尝试通过checkpoint或savepoint恢复作业。理论上，使用checkpoint或savepoint应该能够恢复作业的执行状态并继续增量同步，因为checkpoint/savepoint包含了作业执行的所有必要状态，它们独立于table.exec.state.ttl之外。

但是，如果在使用checkpoint/savepoint恢复作业时仍然看到从头开始同步数据，这可能有几个潜在的原因：

  1. Checkpoint/Savepoint 不完整或损坏：确认保存的checkpoint或savepoint是否包含了所有必要的状态信息，有时候这些点可能会因为各种原因（如网络问题、磁盘空间不足等）未能正确完成。
  2. 配置冲突或误解：虽然一般情况下table.exec.state.ttl不应该直接影响从checkpoint/savepoint恢复的能力，但可能存在某种配置上的误解或不兼容性，导致系统错误地处理了状态恢复流程。
  3. RocksDB 状态后端的特殊行为：使用RocksDB作为状态后端时，如果配置不当或存在已知bug，可能会影响到状态的恢复逻辑，尤其是当涉及到TTL管理和状态清理时。
  4. Flink版本特定问题：特定于Flink 1.15.4的bug或未文档化的特性可能导致了这一行为，建议查阅Flink的官方issue跟踪系统看是否有相关的问题报告。

解决此问题的建议步骤：

  • 检查和验证Checkpoint/Savepoint：确保用于恢复的checkpoint或savepoint是完整且有效的。
  • 查阅官方文档和发行说明：查看Flink 1.15.4的文档和发行说明，确认是否有与table.exec.state.ttl和状态恢复相关的已知问题或注意事项。
  • 测试不同的配置组合：尝试在不设置table.exec.state.ttl的情况下恢复作业，看是否能够正常增量同步，以此来进一步定位问题。
  • 社区求助：在Flink的用户邮件列表或社区论坛中描述问题，寻求帮助，可能有其他用户遇到过类似的情况并找到了解决方案。
  • 升级Flink版本：如果上述方法都无法解决问题，考虑升级到Flink的新版本，看是否修复了潜在的bug。



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实时计算 Flink版
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